A Statistical Approach to the Grouping of Provinces by the Level of Economic and Social Development

Year 2002, Volume: 1 Issue: 2, 65 - 73, 16.08.2002

Bülent Yılmaz

Abstract

It is necessary to be determined the measures which will be taken and the politics which will be applied to remove differences of development between regions. In this study, provinces in Turkey have seperated into groups according to economic and social indicators. Consistence between distrubition of human and physical sources and distrubition of investments will be provided. Thus, it will be helped forming remover politics for differences between undevelopment and developping provinces and developped provinces according to economic and social indicators.

In this study, 28 variables have been used and "multidimensional scaling method" has been applied for grouping of provinces. Different aspects of variables have been investigated to get the best result. The best conclusion has been reached through the use of two dimensional non metric multidimensional scaling analysis. In this study, it is possible to cluster the provinces by the similarity matrix as in the other grouping techniques. But in this method as different from others similarities and differences of provinces interms of economic and social indicators have been showed by graph.

Keywords

Multidimensional Scaling, Social-Economic İndicators, Clustering

İllerin Ekonomik ve Sosyal Gelişmişlik Seviyelerine Göre Gruplandırılmasına İlişkin İstatistiksel Bir Yaklaşım

Abstract

Türkiye’de bölgeler arasında görülen gelişmişlik farklılıklarını gidermek için alınacak önlemler ve uygulanacak politikaların belirlenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada Türkiye’deki illerin temel ekonomik ve sosyal göstergelere göre gruplandırılması yapılmıştır. Bu çalışma ile beşeri ve fiziki kaynakların dağılımı ile yatırımların dağılımı arasında tutarlılık sağlanabilecektir. Dolayısıyla ekonomik ve sosyal göstergelere göre gelişmemiş ve gelişme sürecinde olan iller ile gelişmiş iller arasındaki farklılıkları giderici politikaların oluşturulmasına yardımcı olunacaktır.

Bu çalışmada ekonomik ve sosyal göstergelere ait 28 değişkenle çalışılmış ve illerin gruplandırılmasında “Çok Boyutlu Ölçekleme Yöntemi”nden yararlanılmıştır. Çalışmada en iyi sonucun elde edilebilmesi amacıyla değişkenler çeşitli boyutlarda incelenmiştir. En iyi sonuç iki boyutlu metrik olmayan Çok Boyutlu Ölçekleme Analizinin sonucunda elde edilmiştir. Diğer gruplama tekniklerinde olduğu gibi bu çalışmada da benzerlik matrisi yardımıyla illeri çeşitli kümelere ayırmak mümkündür. Fakat bu yöntemde diğerlerinden farklı olarak şekil üzerinde illerin ekonomik ve sosyal göstergelerle değerlendirilmeleri yoluyla birbirlerine olan yakınlık ve uzaklıkları gösterilmiştir.

Keywords

Çok Boyutlu Ölçekleme, Sosyo-Ekonomik Değişken, Kümeleme

References

• BRYAN A. Primer, MANLEY F.J., (1989), Multivariate Statistical Methods, Academic Press, USA.
• DİE, Ekonomik ve Sosyal Göstergeler, 1997-1998, Erişim: [ http//www.die.gov.tr/TURKİSH/İSTATİS/Esg2/f.htm ]
• DPT, (1998), İllerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması Araştırması, 1996, DPT Yayını, Ankara.
• GREEN, Poul E., FRANK J. CARMONE. Smith Jr. SCOTT M. (1989) Multidimensional Scaling Concepts and Applications, Allyn and Bacon Press, USA.
• GREEN, Poul E.,RAO Vithola R., (1972), Applied Multidimensional Scaling: A Comparison of Approaches and Algorithms, USA.
• HOFFMAN, Donna L. (1987), “Consumer Preference And Perception”, Multidimensional Scaling History, Theory And Applications, Edit By Robert M. Hammer, Lawrance Erlbaum Associates, Publishers, Hillsdale, New Jersey.
• KRUSKAL Joseph B., WİSH Myron, (1991), Multidimensional Scaling, Sage University Paper No:11, USA.
• KURT, Günseli (1992), Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz Tekniklerinden Çok Boyutlu Ölçekleme ve Bir Uygulama, Marmara Ün. Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• ÖZDAMAR, Kazım (1999), Paket Programlar ile İstatistiki Veri Analizi, 2. Baskı, Kaan Kitabevi, Eskişehir.
• ÖZDAMAR, Kazım (1998), Anadolu Üniversitesi Fen Fakültesi Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz Ders Notları, Eskişehir.
• TATLIDİL, Hüseyin (1992), Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Hacettepe Üniversitesi, Ankara, Şubat.
• COXON, A.P.M., C.L. Jones, “Multidimensional Scaling” In Analysis of Survey Data, Vol:1, edit: C.A.O’Muircheartaigh, 1977.
• CARROLL, Douglas, J., “Individual Differences and Multidimensional Scaling”, Multidimensional Scaling: Theory and Applications in the Behavioral Sciences, Vol:1, New York 1972.